AI Agent即AI 代理，长期以来，研究人员一直在追求更完美的AI，可以与人类相当、甚至是超越人类。在1950年代，AIan Turing就将"智能"的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体就被称为------Agent
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[AI Agent的核心改变](#AI Agent的核心改变)
AI Agent的核心改变
说到这里我们来认识一个大型语言模型（LLMs）
大语言模型是基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，通过海量文本数据训练而成的巨型神经网络模型。它们能够理解、生成和推理人类语言，在文本生成、问答、翻译摘要等领域展现强大的能力，通俗的说它是一个深度学习模型。下面来简单介绍它的能力方面：
（1）生成能力：生成连贯、多样化的文本，比如某个故事、作文、一首歌
（2）多语言支持：支持数百种语言的翻译和夸语言任务，比如你可以让AI生成日语、德语的文 章，用C、C++、Java等编程语言生成各种代码
（3）推理逻辑：体现在对问题的常识推理
（4）零样本学习：不需要额外的训练就可以完成新任务
LLMs给AI Agent底层提供了一个突破性技术方案：
LLM带来了深度学习新范式，思维链和更加强大的自然语言理解能力，有望让Agent具备更强大的学习能力和前移能力，从而让创建广泛应用且实用的Agent成为可能
LLM的框架优势：
过去等强化学习基于深度学习框架可以让Agent学到技能，但是Agent的泛化性比较差，往往用于非常窄的特定领域，比如在某个游戏的控制和计划，最标志性的应用是围棋领域的AIphaGo
以往的工作主要集中在强大代理的特定能力，比如符号推理和对特定任务的掌握，从而容易忽视了模型固有的通用的能力的发展，比如知识记忆、长期规划、有效泛化和高效的互动。因此，增强模型固有能力是推动智能代理进一步发展的关键因素
以往Agent类型
（1）符号智能体：采用逻辑规则和符号表示来封装知识和促进推理过程，比如在1980年前后，出现的医学诊断专家系统，模拟心理治疗
（2）反映型智能体：关注智能体与其环境之间的交互，强调快速和实时响应，缺乏复杂、决策、规划能力
（3）基于强化学习的智能体：关注如何让智能体通过与环境的交互进行学习
（4）基于迁移学习和元学习的智能体：使智能体从少量样本中迅速推理出执行任务的最优策略
当代的Agent模型
当下大模型的参数量提升AI Agent的理解力和泛化能力，使其更好的处理多种任务和上下文信息，这增强了AI代理的自然语言处理能力，给用户提供了更加个性化、连贯的交互体验
大模型时代的 AI Agent = LLM * （规划+记忆+工具+行动） LLM是核心控制器，构建了Agent的核心能力。
Agent的再次升级
当代的 AI Agent是LLM技术下Prompt工程的一种升级，Agent的核心在于自主性的增强，可以有效完成某一个工作点或者工作单元，减少了人的干预，逐渐向完全自动升级
评价一个Agent的逻辑：在流程上的节点上完成了什么程度的自动化
什么是Prompt模式
Prompt模式就是把大模型当做工具来调用。大模型最初兴起时，Prompt工程把大模型当成一种编程语言来看待。人们通过描述角色技能、任务关键词、任务目标以及背景，来让大模型生成对应的文本格式
Prompt工程的万能公式：角色+角色技能+任务核心关键词+任务目标+任务背景+任务范围+任务解决与否判定+任务条件+输出格式/输出数量
Agent工作范式及程度化转变
软件人工思路------>Agent工程思路
人为中心，AI为辅助------>AI为中心，人为辅助
固定形态的交互界面，海量数据------>动态人机交互、海量长尾任务
企业知识库构建+四种工作方式
AI Agent通过挖掘企业流程、文档以及相关信息化知识完成知识库的具象化。
·专家知识的数字化是AI Agent成功落地的关键，通过不断标注和反馈，专家的个人知识可以丰富和完善知识库，形成知识闭环，是系统能持续化学习和提升性能
·AI Agent的出现将改变人机交互的方式，使得专家知识不仅可以被复制和传承，还能通过种种语言处理等技术被更广泛的应用
AI Agent的四种工作方式如下：
反思：Agent可以检查自己的工作，并提出改进的方法，有效提高LLM生成的内容质量
工具：Agent利用其他功能的工具（例如Web搜素、代码执行），来帮助自己完成任务、
规划：Agent对用户的目标进行自行拆解并执行（例如生成一篇文章，可以从大纲、分段、小标题、注入什么样的思想感情）
协作：多个Agent协同工作，分工任务，讨论辩论说法，提出比单个智能体更好的解决方案
Agent的潜力发展
应用软件
随着智能代理的发展，Agent将给应用软件的形态和业态带来颠覆性的变化，基于自然语言的极简交互将替代很多传统的图形交互，形成LUI+GUI的混合状态。Agent的形态可以对既有软件进行智能化的改造升级，以API的形式增加重要环节的可交互性和认知能力，也可以对软件的应用架构和模式进行全新重构。
数字生产力
AI与工作流的结合有3类方式，均是为了实现更加高效、更加智能的决策支持和自动化服务，关键在于如何根据应用场景和需求，选择最合适的融合策略：
"+AI"是当前现有的智能体或系统中引入AI技术，以增强其能力，逐步提升现有系统的智能化水平
"AI+"则是将AI作为核心驱动力，围绕它构建智能体的能力
Agent是如何融入工作流的？
瞄准市场背景及需求，通过结合AIGC和工作流实现Agent的迭代，Agent可以建立起某一个垂直领域认知的场景，迅速实现岗位中位数水平以上的员工表现
生成式AI：随着AIGC技术的爆发，相关技术公司迅速崛起，大模型及后续调优及适配技术能力增强，借助大语言模型甚至更多的模态模型切入市场刚需
企业服务经验：数字化企服能力伴随着中国数字化发展而来，因此泛企业服务软件领域在工作流程的建设，数字员工的协同领域具备相当丰富的经验
生态图谱·典型分析
金融
在金融领域可以为金融分析师提供有效、最新的数据参考，甚至发展为自动化软件，自动化筛选股票、解析SEC文件和财报、投资者会议。为投资公司通过人工智能分析服务
乡村振兴
在乡村振兴上，可以为其插上"数字翅膀"，对于乡村振兴，可以从以下几个方面带来活力：
（1）提升乡村产业发展水平，做好特产的同时可以带来产业、质量、绿色兴农。将农村建成现代化产业
（2）实时监控农产品的状态，解决了人类的盲区，实时推荐各种解决方案，提高农产品的品质
（3）完善农村教育、医疗、养老等公共服务体系，及时回应群众关切，统筹新型城镇化和乡村振兴
多智能体
Agent可以模拟人类的分工协作方式，赋予不同的角色和职责，通过角色专业化，将复杂的任务分解的更小，更具体的子任务，Agent可以并行处理这些任务，从而提高整体工作效率，这需要更加开放、严谨的逻辑分析能力，避免无效的重复和循环，给这个问题带来回答多样化，突破工作人员思维限制，给工作人员带来新的创意指导方案
当第一个具备自我批判能力的Agent在实验室质疑既定算法时，或许你该按下文章下面的三个按钮（疯狂暗示）！这不仅是对技术解读的支持，更是为了即将到来的人机共治时代投下的一票，您的每次互动，都在为这场双向进化的文明史诗添加批注！感谢三连！
